基于遗传算法的神经网络在发电机定子超高频局部放电模式识别中的应用

• 作者: 张慧芬 田质广 郎立国
• 来源期刊: 大电机技术
• 关键词: 发电机 超高频局部放电 模式识别 AGA 神经网络 AGA-BP神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 电机部分
• 页码范围: 36-40
• 页数: 5页
• 分类号: TM306
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3983.2006.01.010

摘要

应用BP(误差反向传播算法)、AGA(自适应遗传算法)和AGA-BP神经网络对发电机定子超高频局部放电的三种类型进行了模式识别.结合AGA和BP算法各自的优点,构造了AGA-BP 混合算法作为神经网络的学习算法.实验结果表明, AGA-BP神经网络既解决了BP神经网络对初始权值敏感和容易局部收敛的问题,又提高了AGA神经网络的收敛速度、稳定性和求解质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张慧芬	济南大学控制工程学院	49	1019	16.0	31.0
2	田质广	大连海事大学自动化所	12	286	6.0	12.0
3	郎立国	大连海事大学自动化所	5	17	3.0	4.0